etl中怎么保证数据的完整性

Ⅰ 采用怎样的方法保证数据的完整性

答：实体完整性孙差 实体完整性将行定义为稿握特定表的唯一实体。实体完整性强制表的标识符列或主键的完整性（通过索引、UNIQUE 约束、则敬皮PRIMARY KEY 约束或 IDENTITY 属性）。域完整性 域完整性是指给定列的输入有效性。强制域有效性的方法有：限制类型（通过数据类型）、格式（通过 CHECK 约束和规则）或可能值的范围（通过 FOREIGN KEY 约束、CHECK 约束、DEFAULT 定义、NOT NULL 定义和规则）。引用完整性 在输入或删除记录时，引用完整性保持表之间已定义的关系。在 Microsoft

Ⅱ 在软件项目建设中，如何保证数据库完整性

1 服务器端利用SQL Server 7.0数据库实现数据的完整性
在用INSERT、DELETE、UPDATE语句修改数据库内容时,数据的完整性可能遭到破坏,为了保证存放数据的正确性和一致性,SQL Server对数据施加了一个或多个数据完整性约束。这些约束限制了对数据库的数据值,或者限制了数据库修改所产生的数据值,或限制了对数据库中某些值的修改。
在SQL Server关系数据库中,主要有以下3类数据完整性:实体完整性(保证表中所有行唯一);参照完整性(主健和外健关系维护,它涉及两个或两个以上的表的数据的一致性维护);域完整性(某列有效性的集合,是对业务管理或是对数据库数据的限制)。在报务器端有两种方法实现数据完整性:定义reat Table 完整性约束及定义规则、缺省、索引和触发器。
1.1 定义 reatetable 完整性约束
此方法是在创建数据库表的命令语句中,加入表级约束或列级来实现数据完整性。如在建表语句中加入非空(nt null)约束、缺省(default)约束、唯一码(unique)约束、主键码(priary key)约束、外键码(frEign key)约束、校验(hek)约束等。它的主要特点是:定义简单、安全可靠、维护方便。
1.1.1 非空约束、缺省约束和校验约束
非空约束限定了列值不能为空值;缺省约束指定当向数据库插入数据时,若用户没有明确给出某列的值时,SQL Server 自动输入预定值;校验约束则用来限定列的值域范围。
例如,在创建图书登记表中,限定登记日期、图书类别编码、登记号、中文名等列值不允许为空值;页数的缺省值为1;单价的缺省值为0;图书状态只能为:“在馆”、“借出”、“丢失”之一。
1.1.2 主键约束和唯一约束
主键约束和唯一约束,均为指定的列建立唯一性索引,即不允许唯一索引的列上有相同的值。主键约束更严格,不但不允许有重复值,而且也不允许有空值。
例如,在科室编码表,对列ksb创建主键约束,对ks创建唯一约束。
1.1.3 外键约束
外键约束又称参照完整性约束,用来限定本表外键码列值与相关表主键码字段列值的匹配,即保证相关数据的一致性。
例如,在创建医师编码表中,医生所属科室 ssks 为外键码,限定它与科室编码表中的科室编码 ksb 列值一致。
1.2 定义规则、缺省、索引和触发器
在数据库表的创建命令语句中定义约束的方法,虽然具有简单、方便、安全等特点,但它只对特定的表有效,不能应用到其他表,并且只能使用 alter table 命令修改或删除约束,缺乏一定的灵活性。与此相反,在数据库中创建与表相对独立的规则、索引和触发器对象,也能实现数据完整性,而且能实施更复杂、更完善的数据完整性约束。它的主要特点是功能强、效率高、维护方便。
1.2.1 定义规则
规则类似于表定义中的校验约束,用来限定列的值域范围。但它不限定于特定表,可以绑定到其他表的列或用户自定义的数据类型中使用。
例如,在定义药品的编码规则Rul-ypb,可绑定到其他表中。

Ⅲ 实现数据完整性有那些方法

数据的完整性靠添加约束实现。实现完整性约束的方法依类别不同而不同。完整性约束可以分为两大类：静态约束和动态约束。

1、静态约束

静态约束是对数据库状态的约束，有可分为固定约束、隐含约束和显示约束。

2、固定约束

是数据模型固有的约束，如关系的属性是原子的，即满足INF的约束。固有约束在DBMS实现时已经考虑。

3、隐含约束

指隐含于数据模式中的约束，一般用数据定义语言（DDL）语句说明，并存于数据目录中。例如，域完整性约束、实体完整性以及参照完整性约束，都由相应的DDL语句说明。

4、显示约束

固有约束、隐含约束是最基本的约束，但概括不了所有的约束。数据完整性是多种多样的，且依赖于数据的语义与应用，这些约束只有显式地说明，故称显式约束。显式约束的说明一般有三种方法：

①用过程说明约束。这种方法不约束的说明和检验交给应用程序，应用程序中可以插入一些过程，以检验数据库更新是否违反给定的约束，如果违反约束，则回滚事务。检验约束的过程一般用通用高级程序语言编写，可以表达各式各样的约束。这是一种普遍方法。

②用语言说明约束。断言指数据库状态必须满足的逻辑条件。数据库完整性约束可以看成一系列断言的集合。为了表示约束，DBMS须提供断言说明语言。

③用触发子表示约束。触发子是一个软件机制，其功能相当于WHENEVERTHEN，即一旦给定条件成立，系统就引发相应的动作。利用触发子可以表示约束，以违反约束作为条件，以违反约束的处理作为动作。

动作不限于回滚事务，也可以给用户一个消息或过程。在系统中定义一批触发之后，就会监督数据库状态，一旦出现违反约束的更新，就会引发相应的动作。

5、动态约束

动态约束不是对数据库状态的约束，而是数据库从一个状态变为另一个状态时应遵守的约束，例如在更新职工表时，工资、工龄这些属性值一般只会增加，不会减少。动态约束一般也是显式说明的。

在上述约束中，固有约束必然实施，隐含约束在大部分现代DBMS中基本实施或部分实施，显式和动态约束只在个别DBMS中实施。

(3)etl中怎么保证数据的完整性扩展阅读

知识点①：对数据操作语句来说，数据存储到数据库中，如果我们不对其进行分析和处理的话那么数据就是没有价值的，这种用户对数据中数据的操作大多数查询和修改的，修改包括了增加新的数据删除旧的数据以及更改已有的数据。

那么SQL语言提供了功能强大的数据查询以及修改功能，那么他的查询功能是html语言的核心功能，这是数据库中使用得最多的操作，那么查询语句也是SQL语言中比较复杂的一个语句。

知识点②：其实查询语句是数据库操作中最基本和最重要的女婿之一，它的功能是从数据库中检索满足条件的数据，查询的数据源可以来自一张表也可以来自多张表甚至是仕途，那么他的查询功能是由领航。

或者多煮几路组成的一个记录集合，并允许选择一个或多个字段来作为，输出字段了，查询语句的基本结构可以描述，在一些结构中，我们可以对指定的输出字段以及用于指定数据的来源，那么他有什么单表查询呢，数据源只设计一张表查询的话是为了帮助读者更好地理解SQL语句中的执行情况，这里指大部分查询语句均列出来返回了结果。

Ⅳ 数据库的数据完整性校验有哪几种方法

1、唯一性约束：通过为表中的某些字段设置唯一索引，使得这些字段中的值不能重复，从而保证数据库中数据的唯一性。
2、外键约束：通过在多个表之间建立外键关联，使得表中的数据能够有效地进清没旁行交互，从而保证数据库中数据的完整
3、检查约束：通过在表中设置检查约束，来检查某一列的值是否满足一定的条件，从而保证数据库中数据的完整性。
4、默认值约束：通过为表中的某些字段设置默认值，如果用户没有为该字段输入值，就会自动使用默认值，从而保证数据库中数据的完整性。
5、触发器：通过设置触发器，在数据发生改变时自动进行检查，从而保证数据库中数据的完整性。
6、程序级的完整性校验：在应用程序中添加相应的完整性校验代码，从而保证数据库中数据的完整性。
--- 6.1、空值校验：检查表中某个字段是否有空值，如果存在空值则返回错误信息。
--- 6.2、长度校验：检查表中答橡某个字段的长度是否符合要求，如果不符合要求则返回错误信息。
--- 6.3、类型校验：检查表中某个字段的类型是否符合要求，察丛如果不符合要求则返回错误信息。
--- 6.4、值范围校验：检查表中某个字段的值是否在指定的范围内，如果不在指定范围内则返回错误信息。

Ⅳ ETL系统中的数据一致性探究

ETL系统，extract，transform，load。
将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
我们考评一个ETL系统是否完善，其中重要的指标之一就是数据的一致性，即数据不丢失，不重复，不被修改等。
我因为工作原因，接触flume有一段时间，flume核心架构如下：

那么大陵，我们能否滚数戚从毕蠢TCP/IP的协议设计中，找到我们需要的解决方案呢？

Ⅵ 什么是数据一致性和完整性，如何保证

数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整.而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定.如果使用者遵循这种约定,则可以得到系统所承诺的访问结果常用的一致性模型有：
a、严格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：读出的数据始终为最近写入的数据.这种一致性只有全局时钟存在时才有可能,在分布式网络环境不可能实现.
b、顺序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作,但是该顺序不一定是实时的.
c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到,对于无因果关系的写入则并行进行,无次序保证.因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化,但在实现时必须建立与维护因果依赖图,是相当困难的.
d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的进一步弱化,要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到,而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序,就像一个一个的管道一样. 相对来说比较容易实现.
e、弱一致性（weak consistency）：只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性.对于同步变量的操作具有顺序一致性,是全局可见的,且只有当没有写操作等待处理时才可进行,以保证对于临界区域的访问顺序进行.在同步时点,所有使用者可以看到相同的数据.
f、 释放一致性（release consistency）：弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区, 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分.需要写入时使用者acquire该对象,写完后release,acquire-release之间形成了一个临界区,提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后,所有使用者应该可以看到该操作.
g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下,更新最终会通过网络传播到所有副本点,所有副本点最终会一致,也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据.可以采用最终一致性模型有一个关键要求：读出陈旧数据是可以接受的.
h、delta consistency：系统会在delta时间内达到一致.这段时间内会存在一个不一致的窗口,该窗口可能是因为log shipping的过程导致.这是书上的原话.我也搞不很清楚.数据库完整性（Database Integrity）是指数据库中数据的正确性和相容性.数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证,因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计.包括实体完整性.域完整性.参照完整性.用户定义完整性.可以主键.check约束.外键来一一实现.这个使用较多.

Ⅶ 请问什么是数据的完整性如何保证数据的完整性

数据完整性（Data Integrity）是
指数据的精确性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（Entity Integrity）、域完整
性（Domain Integrity）、参照完整性（Referential Integrity）、用户定义的完整性（User-definedIntegrity）。

保证数据的完整性:
1. 用约束而非商务规则强制数据完整性

如果你按照商务规则来处理需求，那么你应当检查商务层次/用户界面：如果商务规则以后发生变化，那么只需要进行更新即可。

假如需求源于维护数据完整性的需要，那么在数据库层面上需要施加限制条件。

如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。除非你的字段命名很冗长，否则字段名本身还不够。 — Lamont Adams

只要有可能，请采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。

— Peter Ritchie

2. 分布式数据系统

对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来5 年或者10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记。在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。

— Suhair TechRepublic

3. 强制指示完整性

没有好办法能在有害数据进入数据库之后消除它，所以你应该在它进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。

— kol

4. 关系

如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。

— CS Data Architect

5. 采用视图

为了在你的数据库和你的应用程序代码之间提供另一层抽象，你可以为你的应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

— Gay Howe

6. 给数据保有和恢复制定计划

考虑数据保有策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。

— kol

7. 用存储过程让系统做重活

解决了许多麻烦来产生一个具有高度完整性的数据库解决方案之后，我所在的团队决定封装一些关联表的功能组，提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。在此期间，我们发现3GL 编码器设置了所有可能的错误条件，比如以下所示：

SELECT Cnt = COUNT (*)

FROM [<Table>]

WHERE [<primary key column>] = <new value>

IF Cnt = 0

BEGIN

INSERT INTO [<Table>]

( [< primary key column>] )

VALUES ( <New value> )

END

ELSE

BEGIN

<indicate plication error>

END

而一个非3GL 编码器是这样做的：

INSERT INTO [<Table>]

( [< primary key column>] )

VALUES

( <New value> )

IF @@ERROR = 2627 -- Literal error code for Primary Key Constraint

BEGIN

<indicate plication error>

END

第2 个程序简单多了，而且事实上，利用了我们给数据库的功能。虽然我个人不喜欢使用嵌入文字（2627）。但是那样可以很方便地用一点预先处理来代替。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。

— a-smith

8. 使用查找

控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等

Ⅷ etl数据交换为什么会存在数据丢失

etl数据交换 存在数据丢失，通常是升漏使用着在使用过程中的一些不规范造成的。比如kettle工具等都有数据完整性的处理，和事尺梁务的吵困烂保证

Ⅸ ETL究竟是什么呢

ETL 其实是在数据仓库的这领域，就单字面意思山中唯而已 就是一个对数据抽培枯取、转换和加载的过程。用文字表示原理：源数据——转换——目标数据
如果不用ETL 则需要用程序去实现，如果是规模的的系统，代码实现是很繁重的，而且容易出错，逗培不容易维护。所以就采用了ETL 这样可以保证数据的完整性和可拓展性

Ⅹ 数据库中，如何保证数据完整性

数据的完整性是指数据库中数据的准确性。
如果两个或更多的表由于其存储的信息而相互关联，那么只要修改其中的一个表，
与之相关的表毒药做出相应的修改，如果不这么做，存储数据就不在准确，
即，失去了数据的完整性。